Какво е изкуствен интелект: дефиниция и приложения

Изкуственият интелект (накратко ИИ) е една от най-вълнуващите и бързо развиващите се области в технологичния свят на XXI век. Той променя начина, по който възприемаме и взаимодействаме с машините и има потенциала да трансформира всяка индустрия и всеки един аспект от нашия живот.

Тази статия обхваща главната информация около ИИ, започвайки от основни понятия и дефиниции. Тя ще ти помогне да разбереш откъде тръгва тази технология и как се развива, както и на какви категории се дели и как може да се използва. 

Изкуствен интелект: основни понятия и дефиниции

Да започнем с това какво точно е изкуствен интелект. Това е интелектът, демонстриран от машини, различен от естествения интелект, притежаван от хора и животни.

Интелектът като концепция

Но какво въобще е интелект? Коренът от латински, intellectus, сочи към: “познание, разбиране”. Биологията взима идеята за разума (sapientia) на човека и ни класифицира като Homo Sapiens. 

Философията гледа на интелекта от множество ъгли, като през вековете Аристотел, Имануел Кант, Георг Хегел и други мислители са изследвали границите на човешкия ум. 

Психологията приема интелекта като общо понятие за мисловните способности на човек – да прилага знанията си и да разрешава проблеми или да се поставя в определено състояние на ума, за да разбира определени абстрактни идеи.

През XX век в академичната среда се правят проучвания, които показват, че има различни видове интелигентност. В началото се започва с три – абстрактна, практична и социална. 

Сега се говори за още видове интелигентност като емоционална, музикална, телесна и др. Има тестове за интелигентност с коефициент на интелигентност, които засягат някои от тези видове, но и съществуват немалко критики, опровергаващи ги.

Естествен и изкуствен интелект

В крайна сметка къде теглим чертата на човешкия и машинния разум, когато в един момент не можем да различаваме с кое от двете общуваме? 

Сблъсъкът с напреднали технологии, притежаващи различни видове интелект, може да ни кара да поставим под въпрос собствените си възприятия. Но ако оставим настрана сетивата си и се опитаме да дадем ясен отговор, един такъв е, че разликата идва от начина, по който бива създаван съответният вид интелект.

Естественият интелект е резултат от биохимични процеси, а изкуственият – от машинни алгоритми, зададени да работят по определен начин. В днешно време това включва те да се самообучават и саморазвиват. 

Изкуственият интелект като наука

ИИ е наука за концепциите, които машините и програмите разбират и с които могат да работят.

Те не само са способни да извършват задачи, вземайки оптимални решения на базата на информация от обкръжаваща ги среда, но с помощта на методи като дълбоко обучение са способни да създават и поддържат мрежи от изкуствени неврони, наподобяващи по функционалност на естествен ум.

С други думи това е наука, занимаваща се с интелигентни компютърни програми, които минават през етапи на моделиране, измерване, изследване и препрограмиране. На даден етап самият процес може да доведе до автоматизация, когато дадени условия за изпълнени.

Терминология в сферата на ИИ

Броят на термините, навлезли в областта на ИИ, нараства всяка година. 

За целта на тази статия ще се спрем върху водещите:

• Машинно самообучение: Подобласт на ИИ, в която машините се обучават да разпознават модели и да вземат решение въз основа на тези данни. Това включва алгоритми за дълбоко обучение.
  
• Невронни мрежи: Изкуствени невронни мрежи, наподобяващи човешкия мозък. Това са сложни системи, чрез които машините се обучават в разпознаването на модели и вземането на решения.
  
• Алгоритми: Инструкции, които директно влияят на конкретните стъпки, вземани от машините за предприемане на действие при вземането на решение.
  
• Обработка на естествен език: Естествен или натурален език е езикът, използван от хората, а не този, използван от машините (език за кодиране). Все повече ИИ притежават способността да го разпознават и обработват.
  
• Компютърно зрение: Област от ИИ, специализираща в развиване на машинните способности за разпознаване на образи и обработка на изображения от света около нас.
  
• Роботика и автоматизация: Частта от ИИ, която се занимава със създаването на роботи и автоматизирани системи, способни да изпълняват сложни задачи без нужда от ръчно задаване на инструкции частично или напълно.

След като разгледахме какво представлява технологията, нека да обърнем поглед към основните открития, свързани с нея.

История на изкуствения интелект: етапи и значими моменти

Наклонностите ни към машинизиран интелект съществуват от хилядолетия. Зародишите на тези мисли идват от философи, които са опитвали да обяснят какъв е процесът зад моделите на мислене у човека, сравнявайки го с механизирано управление на символи. 

Идеята за ИИ през вековете

Още в гръцката митология виждаме как Талос, гигант от бронз и защитник на остров Крит, е създаден като автомат или самозадвижваща се машина, чиято единствена слабост е била жилка около крака, от която може да изтече неговата “жизнена енергия”.

През Средновековието се доразвива идеята за създаване на същество от типа Голем, както е било представяно в юдейския фолклор, чрез поставяне на парче хартия с което и да е име на Бог в устата на восъчна фигура. 

Във “Фауст” се говори за хомункулус или “малък човек”, създаден изкуствено. Във “Франкенщайн” – за същество с разум, производство на млад учен. 

Айзък Азимов публикува десетки разкази и романи, засягащи темата, най-разпространеният от които е “Аз, роботът”, но и “Роби” още през 40-те. Филип К. Дик повдига множество въпроси относно изкуствения интелект и живота с него, когато е неразличим от живота с друг човек, в “Сънуват ли андроидите електрически овце?”.

Желания и практически опити

През XVIII в. австро-унгарския изобретател Волфганг фон Кемпелен придава по-практичен вид на ИИ, създавайки машина, способна да автоматизира играта на шах. В рамките на няколко десетилетия тя побеждава куп играчи, в това число предполагаемо дори Наполеон Бонапарт и Бенджамин Франклин. 

По-късно изобретението се оказва, че е не автомат, а машина с нагласени механизми и майстор по шах, ръчно управляващ ги от вътрешността на огромната кутия. Въпреки това виждаме как идеята за машина, способна да изпълнява сложни функции самостоятелно, не само присъства, но продължава да расте и набъбва в умовете на хората.

Съвременната концепция за ИИ се разпространява със създаването на първия доказан модел за интелект, различен от естествения, с тестовете на Алън Тюринг през 1950 г.

Машината на Тюринг успява да постигне резултат, невиждан дотогава: да проведе “разговор” (чрез компютърна конзола, изпълняваща функцията на чат) с някого и да бъде объркана за истински човек. Така нареченият тест на Тюринг цели да се формулира критерий за изкуствен интелект и успява да го постигне.

ИИ през XX-XXI в.

В последвалите десетилетия начинът, по който се създават компютърни програми, започва да взема ИИ предвид, като все повече внимание се обръща на частта от програмата, която може да се изпълнява самостоятелно. От “слаб” изкуствен интелект, изпълняващ частични функции, се стига до “силен” ИИ, който почти изцяло или изцяло извършва сложни дейности.

Една валидна дефиниция за ИИ, зададена от Андреас Каплан и Майкъл Хенлин, в проучването им от 2018 г. относно изкуствени интелигентни асистенти като Siri, в превод гласи: 

“Способността на една система да тълкува правилно информация извън себе си, да се учи от нея и да използва наученото, за да постигне определени цели и задачи посредством гъвкаво адаптиране”.

Така стигаме до днешни времена, където изкуственият интелект вече е почти навсякъде в ежедневието ни под една или друга форма. 

Покрай разпространението на големи езикови модели (вид невронна мрежа) като ChatGPT, Bard, Midjourney, DALL-E и др. сме се научили да свързваме изкуствения интелект предимно с генеративни модели за разпознаване на реч и образи и за създаване на съдържание на базата на тази информация. Обаче ИИ всъщност служи за много повече.

Технологията се използва както за творчески цели, така и за чисто практични – в производствената дейност, финансовите услуги и дори в медицината. Способността на ИИ за обработка на големи бази данни е една от водещите причини темата единствено да става по-популярна в общество, където информацията е считана за най-ценната валута след времето.

Основни технологии в изкуствения интелект

Съществуват няколко основни технологични аспекта, фундаментални за развитието и приложението на ИИ. Всеки от тях има свои роля и принос, като много често и трите работят заедно.

Алгоритми

Програмирането на изкуствен интелект започва от задаването на правилата, определящи даден резултат като постигнат или непостигнат. Това включва програмирането на методи за анализ и обработка на данните, с които ще се работи.

Така се създава алгоритъм в общия смисъл. Има голям брой алгоритми, които подхождат по различен начин към данните, за да изпълнят определена функция, да извършат или да разрешат проблем. 

Един такъв пример е групирането на елементи с подобни характеристики и анализирането им – процес, наричан клъстерен анализ. Той е широко използван за анализ на статистически данни, които са полезни за проучвания и прогнозиране.

Друг пример са т.нар. генетични алгоритми, вдъхновени от процесите на естествен подбор и еволюция. Те се използват за намиране на оптимални решения на сложни задачи чрез генериране на множество решение и избиране на “най-добрите” според зададените критерии.

По този начин чрез многократни повторения и ръчно или автоматично програмиране се постига високо ниво на оптимизация с изкуствен интелект на процеси, които биха отнели много повече време и усилия да се извършат без такива технологии.

Машинно обучение

Машинното обучение, наричано и машинно самообучение, разчита на вече съществуващи данни, които ИИ използва, за да развива своите знания чрез опит. Типичният алгоритъм за машинно обучение съществува за разпознаване на модели или откриване на нови такива, или и двете.

Моделите, за които става дума, са математически модели, употребявани конкретно в компютърните системи. Примерната база данни, която се подава за обработка, позволява на програмата да развие интелигентност по темата и да стане способна да взима решения с по-големи ефективност и ефикасност спрямо познатите ѝ условия.

Макар и да се нарича машинно самообучение, и тази технология изисква намеса от човек, когато се установи неточност с обучителния процес. Затова съществуват и различни видове обучение, с помощта на които се задават условията и желания резултат според предназначението на системата.

Без да го осъзнаваме, много от нас ползват ИИ, работещи на този принцип. Такива алгоритми ни помагат да филтрираме електронната си поща или да откриваме потенциално зловредни програми в компютрите си. За по-малка част от нас служат и при прогнозиране.

Невронни мрежи

Невронните мрежи в ИИ са проектирани да имитират начина, по който животинският мозък – в това число и човека – обработва информация, използвайки огромен брой изкуствени неврони. С други думи, това е вид симулация, математически аналог.

Тя работи посредством т.нар. взаимосвързани прости изчислителни елементи или изкуствени неврони, които “комуникират” чрез приемане и предаване на сигнали. Сигналите са числа, които невронът сумира и според чийто резултат активира съответната функция, отговаряща на сумата. 

Всяка връзка има тегло, което определя колко силна или значима ще е тя. В биологичен мозък това тегло са синаптичните импулси, предавани от неврон на неврон, чрез което се засилва и връзката между отделните неврони. Импулсът е подтискащ, когато теглото е отрицателно, и възбуждащ, когато е положително.

Невронните мрежи също трябва да бъдат предварително обучени, за да могат да притежават модели на поведение и функционалност. Тогава се задават правилата как да се променя теглото на отделните връзки. Тази промяна помага на системата тя да “помни” и да “забравя”, както е с един от видовете рекурентни невронни мрежи.

Имитирайки биологичен мозък, изкуствените невронни мрежи се превръщат в ефикасен начин да се прави напредък в способността на технологиите за разпознаване на емоции, образи, модели, за анализ на данни, установяване на диагноза, прогнозиране, визуализация, преводи и много други. 

Една от разликите с биологичните невронни мрежи е, че изкуствените се учат не от раз, както правят животните например, а чрез множество повторения. Също така на този етап те не успяват да вземат предвид влиянието вещества като хормоните, отговорни за част от биохимичните процеси в мозъка.

Как изкуственият интелект може да бъде използван в различни области – разказваме в редовете по-долу.

Приложения на изкуствения интелект в различни индустрии

От години насам в множество индустрии се търсят начини за решаване на проблеми с изкуствен интелект, за да се постигат желаните резултати по-бързо, намалявайки шанса за човешки грешки. 

Някои от индустриите, в които се прилага изкуственият интелект, са:

• Здравеопазване: Ролята на ИИ е за анализ на клинични данни, откриване на заболявания в зародишен период и подобряване на персонализираната медицина. Технологии за компютърно зрение се използват за разглеждане на медицински изображения с цел по-точни диагностициране и лечение. Роботизираните хирургични системи на свой ред допринасят за по-точни и безопасни операции.
  
• Финанси и банкиране: ИИ влиза в употреба за автоматизиране на финансови анализи, управление на риска и киберсигурността. В предлагането на персонализирани услуги за банки и финансови институции ИИ служи като част от информационната система за комуникация с клиенти. Технологията е полезна и когато става дума за алгоритмична търговия, където се изисква автоматично изпълнение на поръчки при зададени условия като време и цена.
  
• Роботика: Роботите в производството, логистиката и складирането се управляват от ИИ, подобрявайки нивото на прецизност и ефективност. Много често това са роботи, изпълняващи сложни задачи, които могат да са както времеемки, така и опасни за екип от хора, които иначе биха ги изпълнявали. Съществуват и роботи-помощници, които стават все по-интелигентни и адаптивни към нуждите на потребителите. В страни като Япония дори има роботи, обслужващи клиентите в заведения.
  
• Автомобилна индустрия: Автономните превозни средства се използват за навигация и вземане на решения в реално време. До момента няколко компании са успели да разработят функционални форми на изкуствен интелект, но дори технологията в тази индустрия все още е в стадий на развитие. Управлението на веригата за производство и доставки също е част от индустрията, претърпяла значителни промени след въвеждането на ИИ. С изключение на определени видове автомобили процесът по производство, дистрибуция и сглобяване може да бъде автоматизиран до голяма степен.
  
• Селско стопанство: Преди да се правят решения в селското стопанство, са нужни данни за почвата, времето и потенциала за растеж на културите. Моделите на ИИ, специализиращи в тези задачи, правят това възможно. Съществуват и автоматизирани системи за поливане и опрашване, както и дронове и други машини, изпълняващи самостоятелно задачи като засаждане, пръскане и наблюдение на посевите.
  
• Юриспруденция и правни услуги: В теорията и философия на правото, както и в практичното прилагане на законите човек може да се сблъска с големи затруднения при откриването на информация, особено когато се вземат предвид онлайн ресурсите, които понякога съдържат разминаваща се информация.  Инструменти с ИИ се използват, за да се анализират огромни количества данни и да се направят анализи, които ясно обясняват връзката между отделните законови разпоредби, давайки достъп до ресурсите, за да може всеки юрист да провери за себе си, когато не е убеден, и да се подготви подобаващо.
  
• Медия и развлечения: В медийното пространство изкуствения интелект се използва за генериране на персонализирани препоръки за потребителите, включително такива за продукти, услуги, новини, предавания и т.н. При разработването на игри ИИ се използва за създаване на по-реалистично поведение на героите, с които играчите си взаимодействат. Така нивото на потапяне се повишава и става по-лесно за играчите да се почувстват като активна част от света на играта.
  
• Енергетика: Управлението на енергийните ресурси и правилното им разпределение се уповава на високо ниво на експертиза, което малко хора притежават, за да се покрият световните нужди на сложните електросистеми.  ИИ се използва, за да се следят и изпълняват процесите на производство и дистрибуция, за установяване на потенциални повреди и предотвратяване на аварии, както и за интелигентно управление на енергийните ресурси, включително в областта на възобновяемата енергия.

Макар че изкуственият интелект има на практика неограничено поле за приложение, неговата роля в дигиталния свят на електронната търговия привлича все по-голямо внимание. 

Как може да се използва AI в електронната търговия?

Изкуственият интелект е способен да преобрази сферите, до които се докосне, и електронната търговия е един от най-лесно забележимите примери за това. 

Чрез откриването на иновативни решения за подобряване на потребителското изживяване и оптимизиране на процесите, специалистите в разработката на ИИ от успяват не само да направят по-доходоносна търговията за бизнесите, но и да променят начина, по който възприемаме пазаруването онлайн.

Следва да опишем няколко начина, по които ИИ намира приложение в електронната търговия.

Персонализация на клиентското преживяване

Данните за потребителите, които биват събирани в днешно време, са много повече от преди. Всяко действие на един сайт може да бъде проследено и запаметено в базата данни на едно предприятие.

С помощта на ИИ тези данни се анализират и се изграждат персонализирани продуктови предложения и маркетингови съобщения. 

Алгоритмите за машинно обучение с времето са постигнали напредък до такава степен, че някои инструменти с развити ИИ могат да дават насоки как да се подобряват аспекти от магазина и да се достигнат определени потребителски сегменти по-ефективно.

Управление на запасите и логистична функционалност

Автоматизацията в един склад на голям електронен магазин не се отнася единствено до софтуерните системи.

При някои, както е например Амазон, става дума за пълен роботичен процесен автоматизъм, където човешката намеса е минимална. Машини обработват поръчките, машини ги сортират и машини ги изпращат. 

Подобна технология е скъпа за имплементиране, но за сметка на това позволява да се постигат кратки срокове за обработка на поръчките, като минимизира шансовете за грешка.

Чатботове и виртуални асистенти

Магазините, които знаят колко е важно за един потребител да може да получи отговор бързо и точно, разчитат на чатботове, задвижвани от ИИ и виртуални асистенти, способни да се справят с повечето нужди на клиентите.

Тези системи съответно се интегрират с функциите на съответната платформа за онлайн търговци, за да помагат при извършване на покупка, предоставяне на информация за продуктите и други такива услуги, улеснявайки крайния потребител.

Прогнозиране на тенденциите

Бизнесите все повече се стараят да следят пазарните тенденции, за да се възползват от шанса да предоставят това, от което знаят, че клиентите им ще се интересуват.

ИИ помага за извършването на прогнози, като анализира текущи данни и идентифицира възможни промени в потребителското търсене. Това позволява на търговците да адаптират своите стратегия и асортимент от продукти, за да са по-близки до очакванията на променящия се пазар.

Етични въпроси в изкуствения интелект

Дори в най-комерсиализираните форми на ИИ,, които предоставят услуги като анализ на текст и генериране на съдържание, се стараят да пояснят един важен факт – че системите им могат да правят грешки.

За какви грешки става въпрос? 

Неточна информация

Повечето от нас асоциират грешките с проблеми във фактологията и такива има, както видяхме още при първата демонстрация на чатбота Bard от Google.

Неточната информация е предизвикала немалко проблеми в историята на човечеството, но с развитието на технологиите разпространяването на такъв тип информация е все по-лесно. 

Когато технологии като ИИ се използват за дезинформация с пропагандни цели за повлияване на политикономическите решения не само на бизнеси, но и на масата хора по света, тогава и резултатите могат да са с много по-голям обхват, проследим и във времето.

Нарушаване на авторско право

Употребата на алгоритми за машинно обучение върху огромни количества данни създава допълнителни затруднения, отнасящи се към правото на авторство над  творбите, създадени с ИИ. 

Споделяното от експерти мнение е, че трябва да се знае с каква информация разполагат ИИ, но и какво правят с нея. Така може да се разбере доколко е приемливо приложението на всички тези данни за съответните цели.

Престъпване на етични граници

Съществуват и проблеми, възникващи от преминаването на определени етични и дори законови граници. Например, с поредицата тонколони с гласов асистент Echo от Amazon през миналото десетилетие се направиха големи стъпки в областта на гласовия контрол. 

За постигането на целта обаче се установи, че хиляди служители на компанията преслушват аудио откъси, събрани от устройството и изкуствения интелект, програмиран в него. 

Подобряването на тази технология следователно означаваше, че потенциално се престъпват и граници по отношение на правото на неприкосновеност на личния живот, което всеки човек притежава.

Машинна етика

През последните години се развиват нови техники, които се стараят да се справят с проблема, свързан с правото на неприкосновеност. 

Още през 80-те този въпрос се повдига под прозвището “машинна етика”. Това поле се интересува от мерките за сигурност при разработването на изкуствен интелект и начините да не бъдат нарушени определени поведенчески шаблони, съгласувани с общата морална система на човека.

Дори широко разпознавани личности като Стивън Хокинг, Бил Гейтс и Илън Мъск неведнъж са изразявали притеснения около потенциалните рискове при разработването на ИИ. Днес тази тема продължава да се изследва и има процедури, които се установяват, за да не се пресичат дадени етични граници. 

Социални и културни аспекти

Въздействието, което ИИ оказва върху нашето общество и културните ни ценности, е многостранно и е повод за разнообразни дебати и дискусии.

Някои от социалните и културни аспекти на изкуствения интелект включват:

• Промяна в работната сила: Автоматизацията променя пейзажа в работната среда. Някои професии се променят и биват заменяни от други, които се концентрират върху управлението на изкуствен интелект, изпълняващ задачи, доскоро изпълнявани от хора.
  
• Въздействие върху образованието: Образователните системи по света се преустройват, макар и с почти неусетно темпо. С напредъка в ИИ се очаква да се развият и много по-ефикасни и персонализирани методи за обучение, оценяване и развиване на нови способности за учителите.
  
• Комуникация и социализиране: Интегрирането на ИИ във всеки аспект от животите ни оказва влияние върху начина, по който общуваме помежду си. Съществуват опасения, че възможността да контактуваме с ИИ като с истински хора в един момент може да предизвика проблеми, свързани със социална изолация поради намаляването на честотата и вследствие качеството на човешките отношения.
  
• Разпространение на информация: ИИ изследва начина, по който ние реагираме на информация, предоставена под различни форми. Според това се оформят и нови методи, по които се доставя информация до крайния потребител.  Ако не се следват някои особености, гарантиращи, че ИИ няма да злоупотреби с информацията, която обработва и предава, тогава е възможно това да доведе до затруднения в достигането до достоверна информация. Както вече споменахме по-горе, това вече се случва и е проблем, за чието разрешаване активно се работи.

Дали изкуственият интелект ще промени света по начина, по който го е направила индустриалната революция? Все още не се знае със сигурност, но по темата съществуват немалко информация и проучвания. 

Бъдещето на изкуствения интелект: статистика, тенденции и прогнози

Популярността на изкуствения интелект в последните години не е случайна. Технологичният напредък в това отношение е предпоставка за полезността на ИИ в ежедневието. 

Поради затрудненията с точността и етичността на системите, използващи ИИ, в близкото бъдеще може да се очаква, че развитието на технологията ще трябва да се случва редом с ограниченията, създадени вследствие на тези трудности, предизвикали множество спорове.

Като за начало, не изглежда сякаш ще има намаляване в бройката на чатботове, използващи ИИ модели като GPT-4 и Gemini. Езиковите модели са и най-използваните, следователно може да се очаква стойността на компаниите, които ги създават, да продължава да расте.

Вторичните инструменти, които заемат тази технология, за да доставят допълнителни услуги, вероятно също ще продължават да се увеличават, особено след като генеративните ИИ показаха на какво са способни и с видео. 

През 2022 г. се произвеждаха множество фотореалистични изображения с DALL-E, Firefly и Stable Diffusion, а през 2023 г. видяхме как постепенно това започва да се пренася и към видео формата. И тук възникват въпросите как ще е редно да се регулира тази технология, когато почти всеки е способен да генерира видео на едва ли не всекиго във всякаква ситуация.

Стойността на индустрията за ИИ за 2021 г. е почти 100 милиарда щатски долара. През 2022 г. тази стойност се покачва отвъд 140 милиарда, а през 2023 г. – над 200 милиарда. 

Според прогнозите се очакват огромни покачвания, като се имат предвид етапите на развитие на технологиите в отделните сфери, за които в момента се говори, че се разработват. Предвидената стойност на ИИ индустрията за 2030 г. е почти 2 трилиона щатски долара.

Какво значи това в общ план, а и конкретно за отделните хора – предстои да разберем. Едно е почти сигурно: ще има големи промени, за които е редно да се подготвим.
Голяма част от съдържанието в тази статия е опростено с цел разбиране. Темата за изкуствения интелект е сложна и изисква внимателен преглед. Особено важно е да си наясно с нюансите на каквато и умна система избереш да ти помогне с оптимизирането на процеси и постигане на цели по-ефективно.